Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden diş ve çene kemiğinin tespiti
Detection of teeth and jaw bone from cone-beam computed tomography images using deep learning methods
- Tez No: 688534
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY, DR. ÖĞR. ÜYESİ NURULLAH TÜRKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi ile birlikte sağlık sektöründe bilgisayar tabanlı çözümlerde hızla gelişmektedir. Özellikle dental tedavilerde tedavisi öncesi dikkatli ve ayrıntılı tedavi planlamasının yapılması oldukça önemlidir. Bu nedenle dental tedavilerde konik ışınlı bilgisayarlı tomografi cihazlarından elde edilen görüntülerin analizi oldukça önemlidir. Çalışmada konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerini U-Net, DeepLab V3+ ve YOLO V3 derin öğrenme mimarileri kullanılarak diş ve çene kemiği yapısını otomatik olarak tespit eden örnek bir yazılım geliştirilmiştir. Kullanılan üç farklı derin öğrenme mimarilerin eğitimlerinden elde edilen sonuçlar zar benzerlik katsayısı performans değerlendirme ölçütüne göre değerlendirilmiştir. Kullanılan üç derin öğrenme mimarisinden U-Net derin öğrenme modeli, 0.001 öğrenme oranı, 70 tekrar eğitim sayısı ve her eğitimde alınan veri boyutu 16 olarak alınıp eğitim gerçekleştirildiğinde model zar benzerlik katsayısına göre 0.9289 doğruluk oranı ile diş ve çene kemiği tespiti gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, with the rapid development of technology, computer-based solutions in the health sector are developing rapidly. It is very important to make careful and detailed treatment planning before the treatment, especially in dental treatments. For this reason, the analysis of images obtained from cone-beam computed tomography devices is very important in dental treatments. An exemplary software has been developed in the study that automatically detects the structure of teeth and jawbone using cone-beam computed tomography images using U-Net, DeepLab V3+, and YOLO V3 deep learning architectures. The results obtained from the training of three different deep learning architectures used were evaluated according to the dice similarity coefficient performance evaluation criterion. Among the three deep learning architectures the U-Net deep learning model, 0.001 learning rate, 70 epochs numbers, and the taken batch size in each training were taken as 16 and the model was evaluated, according to the model dice similarity coefficient, with 0.9289 accuracy rate of tooth and jawbone detection.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak osteoporozun belirlenmesi
Determination of osteoporosis using deep learning methods
MOHAMAD MELAD ALI ASHAMES
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Deep learning-based techniques for 3D point cloud analysis
3B nokta bulutu analizi için derin öğrenme temelli teknikler
YUSUF HÜSEYİN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- Prediction of pathogen-host interactions with protein sequence embeddings using deep learning
Patojen-konak etkileşimlerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi
BÜŞRA OĞUZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
- Derin öğrenme yöntemi kullanılarak geliştirilen yapay zekâ uygulamasıyla çocuklardan alınan panoramik radyografilerde çürük dişlerin tespiti
Determination of caries teeth in panoramic radiographs taken from children with artificial intelligence developed by using deep learning method
ESRA AŞÇI
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2021
Diş HekimliğiAtatürk ÜniversitesiPedodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜNEVVER KILIÇ